大數(shù)據(jù)分析方法_大數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種?
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)正在迅速膨脹，越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)。而這些大數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度、多樣性等屬性顯示了大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。因此，需要更多種大數(shù)據(jù)分析方法來處理。那，常見的大數(shù)據(jù)分析方法有哪些？
1.視覺分析
大數(shù)據(jù)分析的用戶包括了專家用戶以及普通用戶，而對于大數(shù)據(jù)的基本要求是能夠達(dá)到可視化分析，畢竟可視化分析可以讓大家直觀地看出大數(shù)據(jù)的特性，也更能夠被用戶接受。
2.數(shù)據(jù)挖掘算法
大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，更科學(xué)地展現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征，這種方法正在被全球統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可，通過這種方式可以有效深入挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另一方面，因?yàn)橛辛藬?shù)據(jù)挖掘算法，大數(shù)據(jù)可以得到更快的處理。畢竟要是算法幾年才能夠得出結(jié)論，其價(jià)值也能以談起。
3.預(yù)測分析
4.語義引擎
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣化給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)。我們需要一套工具來分析和提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)足夠的人工智能，主動(dòng)從數(shù)據(jù)中提取信息。
5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。
大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。無論是學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理都可以確保分析結(jié)果的真實(shí)性和價(jià)值。
大數(shù)據(jù)分析基于以上五個(gè)方面。當(dāng)然，如果深入到大數(shù)據(jù)分析，還有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
6.表單分析
填寫表單是平臺(tái)和用戶交流的必要環(huán)節(jié)，而有一個(gè)優(yōu)秀的表單，可以提升客戶轉(zhuǎn)化率。
用戶能夠從表單頁面進(jìn)入，就可以產(chǎn)生相關(guān)的數(shù)據(jù)，并且通過后臺(tái)進(jìn)行匯總，在這一工程中，能夠有多少人填寫表單，填寫表單時(shí)，遇到了什么困難導(dǎo)致無法完成表單，都影響最終的轉(zhuǎn)化效果。
7.象限分析
根據(jù)數(shù)據(jù)的差異，將每個(gè)比較對象分為四個(gè)象限。智商和情商如果分的話，可以分為兩個(gè)維度，四個(gè)象限。每個(gè)人都有自己的象限。一般來說，智商保證了一個(gè)人的下限，情商提高了一個(gè)人的上限。高智商高情商的人事業(yè)順利。高智商低情商的人做事會(huì)很吃力，覺得周圍的人都是傻逼。人際關(guān)系不好，智商低情商低的人，是不會(huì)有事業(yè)的。智商低情商高的人善于處理人際關(guān)系，但是學(xué)東西慢。
8.交叉分析
分析包括橫向和縱向比較。如果要橫向和縱向都比較，有一個(gè)交叉分析的方法。交叉分析法是從多個(gè)維度交叉展現(xiàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行多角度分析。
9、用戶分析
用戶分析是互聯(lián)網(wǎng)的核心，進(jìn)行用戶分析的核心方法有很多種，包括活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細(xì)查等。
通過細(xì)分用戶的活躍度，能夠掌握關(guān)鍵性因素，從而真正掌握用戶的類型和特點(diǎn)，提供可具參考性的結(jié)論，并且提供針對性的服務(wù)。
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- 大數(shù)據(jù)分析方法-大數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種?
大數(shù)據(jù)分析方法是指通過對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、處理和分析，從中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，幫助企業(yè)進(jìn)行決策、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程等。大數(shù)據(jù)分析方法主要包括以下幾種：
數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息和模式的方法。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等多種技術(shù)，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的市場機(jī)會(huì)、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和改進(jìn)營銷策略等。
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過訓(xùn)練模型來預(yù)測或分類新數(shù)據(jù)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等多種方法，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策和優(yōu)化。
自然語言處理：自然語言處理是一種將自然語言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理的形式的方法。自然語言處理可以通過語義分析、情感分析、文本分類等多種技術(shù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能客服、輿情監(jiān)測和營銷自動(dòng)化等。
數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)可視化是一種將數(shù)據(jù)以圖表、圖形等形式呈現(xiàn)的方法。數(shù)據(jù)可視化可以幫助企業(yè)更好地理解和分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。
深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是一種模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和工作方式的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)可以通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域的自動(dòng)化。
總之，大數(shù)據(jù)分析方法多種多樣，可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，采用不同的技術(shù)和方法，發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和決策。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-04-09) 評(píng)論
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- 大數(shù)據(jù)分析方法
大數(shù)據(jù)分析方法的優(yōu)點(diǎn)主要有以下幾個(gè)方面：
1.可以處理大量數(shù)據(jù)：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法通常只能處理結(jié)構(gòu)化、小規(guī)模的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析方法可以處理海量的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、視頻等各種形式的數(shù)據(jù)。
2.可以發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)規(guī)律：在海量的數(shù)據(jù)中，可能存在著許多潛在的關(guān)聯(lián)規(guī)律，但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法難以發(fā)現(xiàn)這些規(guī)律。而大數(shù)據(jù)分析方法可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)這些規(guī)律，從而為企業(yè)提供更加準(zhǔn)確的分析結(jié)果和決策支持。
3.可以快速響應(yīng)變化：隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加和業(yè)務(wù)環(huán)境的不斷變化，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法可能無法及時(shí)響應(yīng)變化。而大數(shù)據(jù)分析方法可以通過實(shí)時(shí)處理、流式計(jì)算等技術(shù)，快速響應(yīng)變化，幫助企業(yè)更好地適應(yīng)市場和客戶需求。
4.可以提高決策效率：大數(shù)據(jù)分析方法可以自動(dòng)處理大量的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理和分析的效率，同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)更多的關(guān)聯(lián)規(guī)律和趨勢，幫助企業(yè)更好地制定決策，提高決策的準(zhǔn)確性和效率。
5.可以降低成本：大數(shù)據(jù)分析方法可以通過自動(dòng)化的方式，降低數(shù)據(jù)處理和分析的人力成本和時(shí)間成本，同時(shí)可以避免人為的錯(cuò)誤和疏漏，降低企業(yè)的成本。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-04-05) 評(píng)論
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- 大數(shù)據(jù)分析方法
大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以揭示數(shù)據(jù)中隱藏的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)。大數(shù)據(jù)分析可以幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，支持決策和創(chuàng)新。
根據(jù)不同的分析目的和場景，大數(shù)據(jù)分析可以采用不同的方法和技術(shù)。一些常用的大數(shù)據(jù)分析方法有：
1、描述型分析：
描述型分析是指對已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、展示和解釋，以反映數(shù)據(jù)的基本特征和分布。描述型分析可以使用統(tǒng)計(jì)量、圖表、報(bào)表等方式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，例如平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、頻數(shù)、柱狀圖、餅圖等。
2、診斷型分析：
診斷型分析是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的探索和分解，以找出數(shù)據(jù)變化的原因和影響因素；診斷型分析可以幫助人們理解數(shù)據(jù)背后的邏輯和機(jī)制，但它不能預(yù)測未來的發(fā)展和趨勢。
3、預(yù)測型分析：
預(yù)測型分析是指利用歷史數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來可能發(fā)生的事件或結(jié)果；預(yù)測型分析可以幫助人們提前做好規(guī)劃和準(zhǔn)備，但它不能保證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，因?yàn)槲磥砜赡苁艿胶芏嗖豢煽氐囊蛩氐挠绊憽?br/>4、指令型分析：
指令型分析是指根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來提出最優(yōu)或最合適的行動(dòng)方案或決策建議。指令型分析可以使用優(yōu)化模型、決策樹、多屬性決策等方法來評(píng)估不同方案的優(yōu)劣，例如根據(jù)成本效益分析來選擇最佳的投資項(xiàng)目、營銷策略、產(chǎn)品組合等。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-03-30) 評(píng)論
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- 大數(shù)據(jù)分析方法
大數(shù)據(jù)分析方法有很多種，根據(jù)不同的目的和場景，可以選擇合適的方法進(jìn)行分析。以下是一些常見的大數(shù)據(jù)分析方法：
對比分析：
通過對不同時(shí)間、地點(diǎn)、群體等維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的異同和規(guī)律，例如對比不同季度的銷售額，對比不同城市的房價(jià)，對比不同年齡段的用戶行為等。
分組分析：
通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或聚類，將相似或相關(guān)的數(shù)據(jù)歸為一組，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和特征，例如按照性別、年齡、收入等特征將用戶分為不同的群體，按照產(chǎn)品類型、價(jià)格、銷量等指標(biāo)將商品分為不同的類別等。
回歸分析：
通過建立數(shù)學(xué)模型，描述一個(gè)或多個(gè)變量之間的因果關(guān)系或函數(shù)關(guān)系，從而預(yù)測或估計(jì)未知變量的值，例如利用歷史數(shù)據(jù)建立房價(jià)與面積、地段、裝修等因素之間的回歸方程，預(yù)測未來某個(gè)房屋的價(jià)格等。
指標(biāo)分析：
通過構(gòu)建一些能夠反映數(shù)據(jù)特性或狀態(tài)的量化指標(biāo)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行度量和評(píng)價(jià)，從而衡量數(shù)據(jù)所代表的對象或過程的表現(xiàn)或效果，例如利用日活躍用戶（DAU）、月活躍用戶（MAU）、留存率（Retention Rate）、平均每用戶收入（ARPU）等指標(biāo)來評(píng)估一個(gè) App 的運(yùn)營情況等。
預(yù)測分析：
通過利用歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對未來發(fā)生的事件或趨勢進(jìn)行預(yù)測或推斷，從而為決策提供參考依據(jù)，例如利用時(shí)間序列分析預(yù)測股票走勢，利用協(xié)同過濾算法預(yù)測用戶喜好等。
以上是一些常用的大數(shù)據(jù)分析方法，當(dāng)然還有其他更多更復(fù)雜的方法。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題選擇合適的方法，并結(jié)合業(yè)務(wù)背景和邏輯思維進(jìn)行深入分析。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-03-24) 評(píng)論
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- 大數(shù)據(jù)分析是指利用先進(jìn)的技術(shù)和方法對海量、多樣、快速變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理和深入挖掘，從中獲取有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程1。大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)或組織提高決策效率、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)、增強(qiáng)競爭力等。
大數(shù)據(jù)分析涉及多個(gè)領(lǐng)域和學(xué)科，因此需要采用多種方法和技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。根據(jù)不同的目的和場景，可以選擇合適的大數(shù)據(jù)分析方法。
以下介紹幾種常用的大數(shù)據(jù)分析方法：
分類：分類是指將數(shù)據(jù)按照一定的標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)則劃分為不同的類別或類型的方法。分類可以幫助我們識(shí)別數(shù)據(jù)中存在的模式或規(guī)律，以及預(yù)測未知數(shù)據(jù)的類別或?qū)傩浴?br/>回歸：回歸是指建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型來描述一個(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)系，并用該模型來估計(jì)或預(yù)測未知變量值的方法。回歸可以幫助我們度量變量之間的相關(guān)性或因果性，以及預(yù)測未來的趨勢或變化。
聚類：聚類是指將數(shù)據(jù)按照一定的相似度或距離劃分為不同的簇或群組的方法。聚類可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的結(jié)構(gòu)或特征，以及探索數(shù)據(jù)中潛在的分類或分層。
關(guān)聯(lián)規(guī)則：關(guān)聯(lián)規(guī)則是指從數(shù)據(jù)中挖掘出頻繁出現(xiàn)在一起的項(xiàng)集或事件，并分析它們之間的關(guān)聯(lián)性或依賴性的方法。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律或模式，以及提供有效的決策支持或推薦系統(tǒng)。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-03-21) 評(píng)論
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- 數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種
數(shù)據(jù)分析方法是指對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以求發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律性和價(jià)值。數(shù)據(jù)分析方法可以根據(jù)不同的目的和角度，分為以下幾種：
1、描述分析法：
通過圖表或數(shù)學(xué)方法，對數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)、數(shù)字特征和隨機(jī)變量之間關(guān)系進(jìn)行估計(jì)和描述。例如，用平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢、離中趨勢和相關(guān)性。
2、對比分析法：
將兩個(gè)或者兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析差異，從而揭示事物的發(fā)展變化情況和規(guī)律性。例如，用絕對數(shù)指標(biāo)或相對數(shù)指標(biāo)來比較不同時(shí)間、地區(qū)或?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)。
3、分組分析法：根據(jù)分組字段，將分析對象劃分成不同的部分，以對比分析各組之間的差異。
4、結(jié)構(gòu)分析法：
在分組（定性分組）的基礎(chǔ)上，計(jì)算各組成部分所占的比重，進(jìn)而分析總體的內(nèi)部構(gòu)成特征。例如，計(jì)算某種商品在市場上的占有率或某個(gè)行業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的貢獻(xiàn)率。
5、回歸分析法：
利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)原理，對大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，并確定因變量與某些自變量的相關(guān)關(guān)系，建立一個(gè)相關(guān)性較好的回歸方程（函數(shù)表達(dá)式），并加以外推，用于預(yù)測今后的因變量的變化。
6、聚類分析法：
通過一定的距離或相似度度量標(biāo)準(zhǔn)，將相似或相近的對象歸為一類，并使不同類之間盡可能地不相似或不相近。
7、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘法：
通過尋找頻繁項(xiàng)集，從而發(fā)現(xiàn)項(xiàng)與項(xiàng)之間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系或依賴關(guān)系的方法。例如，在購物籃分析中，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購買關(guān)系，并根據(jù)這些關(guān)系設(shè)計(jì)商品的擺放位置或促銷活動(dòng) 。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-03-09) 評(píng)論
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- 大數(shù)據(jù)分析是指利用現(xiàn)代信息技術(shù)，對海量、多樣、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、處理和分析，從中挖掘有價(jià)值的信息，為決策、管理和創(chuàng)新提供支持的過程。
大數(shù)據(jù)分析的常用方法有：
可視化分析：通過圖表、地圖等形式，直觀地展示數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律，便于用戶理解和接受。
數(shù)據(jù)挖掘算法：通過數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)方法，深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性、因果性和預(yù)測性。
預(yù)測性分析：通過歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有條件，建立預(yù)測模型，預(yù)測未來可能發(fā)生的事件或結(jié)果。
機(jī)器學(xué)習(xí)：通過讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識(shí)，實(shí)現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)分析。
以上是我為你找到的一些關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的信息，希望對你有幫助。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-03-03) 評(píng)論
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- 大數(shù)據(jù)分析方法_視覺分析
大數(shù)據(jù)分析可以說當(dāng)下非?；鸨幕ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)之一，幾乎每個(gè)熱門的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)品都有大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，無論是淘寶、京東、抖音，還是嗶哩嗶哩、百度等等，所有平臺(tái)都有大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用。
通過大數(shù)據(jù)分析可以讓企業(yè)掌握到用戶的喜好與特點(diǎn)，從而提供更好的服務(wù)，下面就一起了解一下吧！
一、視覺分析
大數(shù)據(jù)的可視化分析，幾乎是最為直觀的一種數(shù)據(jù)分析方式，通過多種數(shù)據(jù)圖形的展示，讓每個(gè)人都能直觀的從數(shù)據(jù)中獲取到一些信息，這是數(shù)據(jù)分析最為簡單的應(yīng)用。
二、留存分析模型
留存分析模型，就是考察用戶的留存率，例如在網(wǎng)購的時(shí)候，點(diǎn)擊商品查看詳情后，進(jìn)行后續(xù)的下單率有多少，或者說下單了進(jìn)行后續(xù)的支付率有多少等等，主要就是考察用戶在進(jìn)行一項(xiàng)操作后，接著進(jìn)行后續(xù)操作的概率，這是用來衡量產(chǎn)品價(jià)值對于用戶高低的方法。
三、全行為路徑分析模型
全行為路徑分析是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品特有的一種數(shù)據(jù)分析方法，該模型可以分析用戶的使用一款軟件產(chǎn)品時(shí)的操作習(xí)慣，通過對用戶點(diǎn)開軟件到關(guān)閉軟件的行為分析，可以找到用戶的行為習(xí)慣，從而有針對性的提高核心模塊的觸達(dá)率。
也可以有針對性的提高廣告的點(diǎn)擊率，以增加營收，例如現(xiàn)在的很多小程序都會(huì)有廣告，一些小程序的廣告基本預(yù)判的人的點(diǎn)擊屏幕行為，在合適的實(shí)際出現(xiàn)，從而達(dá)到增加廣告營收的目的。
四、事件分析模型
事件分析聽起來比較抽象，事件可以簡單的理解為用戶的操作，用戶滾動(dòng)鼠標(biāo)的滾輪，點(diǎn)擊鼠標(biāo)，按下不同的鍵盤按鍵都可以稱作事件，通過這些也可以分析出用戶的操作習(xí)慣，在不同的業(yè)務(wù)場景下，關(guān)注和分析的事件會(huì)有所區(qū)別，但大的方向都是為了業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐，幫助運(yùn)營人員開展運(yùn)營計(jì)劃。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-12-30) 評(píng)論
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云朵課堂-馬老師
- 大數(shù)據(jù)分析方法不僅僅是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上，它被認(rèn)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)的決策、組織和業(yè)務(wù)流程、個(gè)人生活方式會(huì)有很大的影響。
那么，大數(shù)據(jù)分析方法有什么作用呢？
1、多維分析
因?yàn)楝F(xiàn)有環(huán)境下企業(yè)的產(chǎn)品或業(yè)務(wù)印象因素很多，產(chǎn)品好不好，能否滿足用戶的需求，市場需求大不大，競爭對手的行為和用戶體驗(yàn)都可以作為大數(shù)據(jù)分析的切入點(diǎn)，所以需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行多維整理分析，才能最終找到提高產(chǎn)品性能或業(yè)務(wù)能力的方法。
2、注意各大數(shù)據(jù)分析工具的適用性
在大數(shù)據(jù)分析的過程中，并不是說只要使用大數(shù)據(jù)分析工具，因?yàn)閿?shù)據(jù)量不同，想要得到不同的數(shù)據(jù)結(jié)果，不同的數(shù)據(jù)分析要求不同，所以適用的大數(shù)據(jù)分析工具不同。如果數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)，或數(shù)據(jù)樣本質(zhì)量不高，不匹配大數(shù)據(jù)分析工具會(huì)影響最終數(shù)據(jù)分析的正確性。
3、正確整合數(shù)據(jù)
在收集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并放入數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析的過程中，要選擇好的分析方法，并根據(jù)要求將整合的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，并要求數(shù)據(jù)之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
由于數(shù)據(jù)格式不同，我們通常需要整合數(shù)據(jù)，有時(shí)幾個(gè)變量可能集成為一個(gè)，有時(shí)一個(gè)變量集成到另一個(gè)變量，只有整合數(shù)據(jù)，才能減少分析結(jié)果的誤差。
4、數(shù)據(jù)結(jié)果可視化
通過以往的整理分析，形成了可以反映預(yù)測趨勢的相應(yīng)結(jié)果，可視化數(shù)據(jù)結(jié)果，提高企業(yè)信息的透明度，提高企業(yè)效率，幫助企業(yè)的業(yè)務(wù)處理更加方便快捷。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-11-22) 評(píng)論
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訪客
- 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在日常生活中已經(jīng)隨處可見。比如當(dāng)你搜索一條檢索條件以后。系統(tǒng)往往就會(huì)如知道你的個(gè)人喜好一般，然后會(huì)在一些時(shí)候推給你所喜歡的內(nèi)容。這就是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的功勞。
而大數(shù)據(jù)分析不僅在互聯(lián)網(wǎng)中表現(xiàn)優(yōu)異，它在企業(yè)營銷當(dāng)中也發(fā)揮這關(guān)鍵作用，只要利用好大數(shù)據(jù)分析，那么就能在競爭中處于“戰(zhàn)略高地”。大數(shù)據(jù)分析主要包括了如下幾種技術(shù):
數(shù)據(jù)采集：想要做好數(shù)據(jù)分析，需要的則是大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行。所以數(shù)據(jù)采集才是數(shù)據(jù)分析的第一關(guān)鍵要素。
數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以將分布于網(wǎng)絡(luò)上各個(gè)角落的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、精準(zhǔn)的收集和導(dǎo)入。這也為下一步數(shù)據(jù)的處理奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)存取：在經(jīng)過第一步的信息采集之后，緊接著就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行存取了。這一步可以讓用戶在使用原始數(shù)據(jù)過程中更加方便和穩(wěn)定。
而且數(shù)據(jù)存取對于整個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)而言也算得上是基礎(chǔ)性的架構(gòu)，比如云存儲(chǔ)和分布式儲(chǔ)存等。
數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理可以算是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的核心技術(shù)之一了。當(dāng)我們在面對龐大數(shù)量和復(fù)雜內(nèi)容的數(shù)據(jù)時(shí)。
這項(xiàng)處理技術(shù)則能很好的運(yùn)用計(jì)算或者統(tǒng)計(jì)等方法，把數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納、分類、統(tǒng)計(jì)等方面的處理。讓用戶能夠更加深刻的了解數(shù)據(jù)的深度價(jià)值。
統(tǒng)計(jì)和分析：統(tǒng)計(jì)分析可以幫助用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)差異化的分析。比如可以對企業(yè)的產(chǎn)品在不同時(shí)間不同地區(qū)進(jìn)行銷售以后表現(xiàn)出來那些差異化的問題。這一點(diǎn)就方便了用戶對以后銷售過程進(jìn)行更好的布局。
相關(guān)性分析則很好理解了，就是可以對數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系進(jìn)行一定的分析和理解。幫助用戶明白如何通過問題的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行挖掘和處理。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-11-06) 評(píng)論
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訪客
- 大數(shù)據(jù)分析方法
回顧數(shù)據(jù)分析的歷史，數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)發(fā)展迅速，各種新的工具和語言層出不窮。人們處理數(shù)據(jù)和獲取信息的能力可以說是爆炸式增長。那么大數(shù)據(jù)分析的方法有哪些呢？
1.視覺分析
大數(shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但他們對大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，
因?yàn)榭梢暬治隹梢灾庇^地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，同時(shí)也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣簡單明了。
2.數(shù)據(jù)挖掘法
大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘法。各種數(shù)據(jù)挖掘法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式。
更科學(xué)地展現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種統(tǒng)計(jì)方法，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。
另一方面，因?yàn)橛辛诉@些數(shù)據(jù)挖掘算法，大數(shù)據(jù)可以得到更快的處理。如果一個(gè)算法需要幾年才能得出結(jié)論，大數(shù)據(jù)的價(jià)值就無從談起。
3.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理
大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。無論是學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理都可以確保分析結(jié)果的真實(shí)性和價(jià)值。
大數(shù)據(jù)分析基于以上五個(gè)方面。當(dāng)然，如果深入到大數(shù)據(jù)分析，還有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
4.預(yù)測分析能力
大數(shù)據(jù)分析的最終應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特征，科學(xué)地建立模型，然后通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。
5.語義引擎
大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘。它可以從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞，或者其他輸入語義來分析判斷用戶的需求，從而達(dá)到更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-11-05) 評(píng)論
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免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)課程平臺(tái)-云平臺(tái)課程教學(xué)免費(fèi)-云教育平臺(tái) 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的人開始關(guān)注在線教育平臺(tái)。云朵課堂作為一個(gè)專業(yè)的免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)課程平臺(tái)，憑借其多樣化的課程內(nèi)容和便捷的學(xué)習(xí)方式，成為眾多學(xué)習(xí)者的首選平臺(tái)。本文將為您詳細(xì)介紹云朵課堂的優(yōu)勢和特色，幫助您快速掌握平臺(tái)的核心信息。 課程類型豐富，滿足不同學(xué)習(xí)需求 云朵課堂提供涵蓋多個(gè)學(xué)科的免費(fèi)課程，包括語言學(xué)習(xí)、職業(yè)培訓(xùn)、興趣愛好等。無論是基礎(chǔ)課程還是專業(yè)技能提升課程，平臺(tái)都能滿足您的學(xué)習(xí)需求。課程內(nèi)容豐富多樣，您可以根據(jù)自己的興趣和目標(biāo)選擇適合的學(xué)習(xí)方向。 專業(yè)的教學(xué)方法，提升學(xué)習(xí)效果 云朵課堂的教學(xué)方法注重專業(yè)性和趣味性相結(jié)合。課程由經(jīng)驗(yàn)豐富的教師授課，采用互動(dòng)式教學(xué)模式，讓學(xué)習(xí)過程更加有趣和高效。此外，平臺(tái)還提供了豐富的學(xué)習(xí)資料和練習(xí)題，幫助您鞏固所學(xué)知識(shí)。 靈活的學(xué)習(xí)方式，隨時(shí)隨地學(xué)習(xí) 云朵課堂的課程設(shè)計(jì)非常靈活，您可以根據(jù)自己的時(shí)間安排學(xué)習(xí)進(jìn)度。課程采用隨到隨學(xué)的方式，您可以在任何時(shí)候訪問課程內(nèi)容，不受時(shí)間和地點(diǎn)的限制。同時(shí)，平臺(tái)支持隨時(shí)隨地的學(xué)習(xí)方式，讓您在工作、運(yùn)動(dòng)或其他活動(dòng)中也能繼續(xù)學(xué)習(xí)。 便捷的學(xué)習(xí)方式，高效復(fù)盤 云朵課堂提供多種學(xué)習(xí)工具，幫助您高效復(fù)盤課程內(nèi)容。您可以通過平臺(tái)提供的學(xué)習(xí)記錄和測試功能，隨時(shí)檢查自己的學(xué)習(xí)進(jìn)度和掌握情況。此外，平臺(tái)還支持課程分享和交流，讓您與更多學(xué)習(xí)者共同進(jìn)步。 總之，云朵課堂憑借其多樣化的課程內(nèi)容、專業(yè)的教學(xué)方法和靈活的學(xué)習(xí)方式，成為眾多學(xué)習(xí)者的理想選擇。如果您想掌握更多知識(shí)，提升自己的技能，不妨加入云朵課堂，享受免費(fèi)學(xué)習(xí)的樂趣。
訪客 回答于07-10
elearning_它有什么影響？優(yōu)勢有哪些？ 隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，e-learning（電子學(xué)習(xí)）已經(jīng)成為現(xiàn)代教育的重要組成部分。它不僅改變了傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式，還為教育工作者和學(xué)生提供了更多便利。以下是e-learning的主要影響及其優(yōu)勢： 1. 推動(dòng)教育平等 e-learning打破了地域限制，使教育資源廣泛 accessible to anyone with internet access. 學(xué)生可以在任何地點(diǎn)、任何時(shí)候?qū)W習(xí)課程，從而縮小教育差距。 2. 個(gè)性化學(xué)習(xí) 通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，e-learning能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑。這使得學(xué)習(xí)過程更加高效和有趣。 3. 資源豐富性 在線平臺(tái)提供了海量的學(xué)習(xí)資源，包括課程視頻、電子教材、互動(dòng)測試和在線討論社區(qū)。學(xué)生可以隨時(shí)訪問這些資源，靈活安排學(xué)習(xí)時(shí)間。 4. 技術(shù)支持 e-learning平臺(tái)通常配備先進(jìn)的技術(shù)支持系統(tǒng)，如虛擬教室、在線答疑和智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些工具幫助學(xué)生解決學(xué)習(xí)中的難題，提升學(xué)習(xí)體驗(yàn)。 5. 滿足企業(yè)培訓(xùn)需求 e-learning為企業(yè)提供了靈活的學(xué)習(xí)方式，幫助員工在工作之余提升技能，同時(shí)企業(yè)也可以通過定制化課程提高員工素質(zhì)。 總之，e-learning以其靈活性、便利性和高效性，成為現(xiàn)代教育的重要工具。它不僅改變了學(xué)習(xí)方式，還推動(dòng)了教育的普及和發(fā)展。
訪客 回答于07-10
為什么推行平衡計(jì)分卡？ 在現(xiàn)代企業(yè)管理中，平衡計(jì)分卡（BSC）作為一種全面的績效管理工具，正在被越來越多的企業(yè)所采用。那么，為什么要推行平衡計(jì)分卡？這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的企業(yè)管理方法往往過于關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)，而忽視了顧客需求、內(nèi)部流程和員工能力等其他重要方面。平衡計(jì)分卡通過構(gòu)建多維度的評(píng)價(jià)體系，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略與執(zhí)行的有效結(jié)合，從而在競爭激烈的市場環(huán)境中占據(jù)更有優(yōu)勢的地位。 BSC的核心價(jià)值 1. 全面評(píng)估企業(yè)價(jià)值 BSC不僅關(guān)注財(cái)務(wù)業(yè)績，還考慮顧客滿意度、內(nèi)部流程效率以及學(xué)習(xí)與增長能力等四個(gè)維度，幫助企業(yè)在多個(gè)層面實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。 2. 增強(qiáng)戰(zhàn)略與執(zhí)行的關(guān)聯(lián)性 BSC通過將戰(zhàn)略目標(biāo)分解為可衡量的指標(biāo)，并將這些指標(biāo)與組織的實(shí)際表現(xiàn)聯(lián)系起來，確保戰(zhàn)略的執(zhí)行更加精準(zhǔn)和有效。 3. 支持組織文化的改進(jìn) 通過關(guān)注員工的參與度和組織的創(chuàng)新文化，BSC能夠幫助企業(yè)在內(nèi)部營造積極向上的氛圍，提升員工的忠誠度和創(chuàng)造力。 推行BSC的實(shí)施步驟 1. 明確企業(yè)戰(zhàn)略 在推行BSC之前，企業(yè)需要先制定清晰的戰(zhàn)略目標(biāo)，并將其分解為具體的行動(dòng)步驟。 2. 選擇關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI） 根據(jù)企業(yè)的目標(biāo)和實(shí)際情況，選擇合適的KPI來衡量每個(gè)維度的表現(xiàn)。 3. 定期評(píng)估與反饋 通過定期的評(píng)估和反饋機(jī)制，企業(yè)可以不斷優(yōu)化戰(zhàn)略和管理實(shí)踐，確保BSC的有效實(shí)施。 4. 建立激勵(lì)機(jī)制 將BSC的成果與員工績效、薪酬和晉升掛鉤，激勵(lì)員工積極履行職責(zé)。 BSC帶來的好處 1. 提升決策質(zhì)量 通過多維度的評(píng)價(jià)體系，企業(yè)能夠更全面地了解組織的 performance，并據(jù)此做出更科學(xué)的決策。 2. 促進(jìn)組織文化的改善 BSC強(qiáng)調(diào)員工的參與和組織的創(chuàng)新文化，有助于提升團(tuán)隊(duì)的凝聚力和協(xié)作能力。 3. 支持持續(xù)改進(jìn) 通過定期的評(píng)估和反饋，企業(yè)可以不斷發(fā)現(xiàn)問題并改進(jìn)管理實(shí)踐，從而實(shí)現(xiàn)長期的持續(xù)改進(jìn)。 案例：某企業(yè)通過BSC提升客戶滿意度 以某企業(yè)為例，他們通過推行BSC，將原來的以財(cái)務(wù)為導(dǎo)向的管理方式轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻艉徒M織整體績效為導(dǎo)向的模式。通過引入顧客滿意度指標(biāo)、內(nèi)部流程效率指標(biāo)以及學(xué)習(xí)與增長指標(biāo)，企業(yè)不僅提升了客戶滿意度，還顯著提高了內(nèi)部運(yùn)營效率。最終，該企業(yè)的績效指標(biāo)
訪客 回答于07-10
慕課是什么_慕課是什么意思? 一、慕課的定義 慕課（Mass Open Access Course）是大規(guī)模開放訪問課程的縮寫，指通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)向公眾提供免費(fèi)學(xué)習(xí)的在線課程。其核心理念是打破傳統(tǒng)教育的地域和資源限制，讓更多人能夠接觸到優(yōu)質(zhì)教育資源。 二、慕課的主要特點(diǎn) 1. 在線學(xué)習(xí)：學(xué)生無需到校，可隨時(shí)隨地通過互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)課程內(nèi)容。 2. 資源共享：平臺(tái)匯聚全球頂尖高校的優(yōu)質(zhì)課程資源，學(xué)生可自由訪問和學(xué)習(xí)。 3. 個(gè)性化學(xué)習(xí)：學(xué)生可根據(jù)自身需求選擇學(xué)習(xí)時(shí)間、進(jìn)度，享有高度的個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。 4. 全球 reach：慕課打破了地域限制，讓優(yōu)質(zhì)教育 accessible to 全世界。 三、慕課的優(yōu)勢 1. 便利性： anytime anywhere learning，學(xué)生無需擔(dān)心交通和時(shí)間問題。 2. 資源豐富：匯聚全球優(yōu)質(zhì)課程，學(xué)生可接觸到頂尖教育內(nèi)容。 3. 提升學(xué)習(xí)效果：靈活的學(xué)習(xí)方式和豐富的學(xué)習(xí)資源有助于提升學(xué)習(xí)效果。 四、慕課的應(yīng)用場景 1. 教育機(jī)構(gòu)：學(xué)校和 colleges 可通過慕課平臺(tái)提供在線課程，擴(kuò)大教育 reach。 2. 企業(yè)培訓(xùn)：企業(yè)可利用慕課為員工提供專業(yè)技能培訓(xùn)，提升員工素質(zhì)。 3. 終身學(xué)習(xí)：慕課為終身學(xué)習(xí)者提供持續(xù)學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)，幫助他們提升技能和知識(shí)。 總之，慕課以其獨(dú)特的優(yōu)勢，正在改變傳統(tǒng)教育模式，為更多人提供 access to quality education。
訪客 回答于07-10
MOOC是什么意思？MOOC平臺(tái)有什么特點(diǎn)？ MOOC（Massive Open Online Course，大規(guī)模開放在線課程）是一種新型的在線教育模式，近年來在全球范圍內(nèi)迅速興起。它以大規(guī)模、開放性和可訪問性為特點(diǎn)，為學(xué)習(xí)者提供了靈活的學(xué)習(xí)方式和豐富的教育資源。 以下是一些MOOC平臺(tái)的核心特點(diǎn)： 1. 多用戶學(xué)習(xí)環(huán)境 MOOC平臺(tái)通常吸引了大量用戶，包括學(xué)生、教師和學(xué)習(xí)愛好者。這種多用戶環(huán)境促進(jìn)了知識(shí)的共享與交流。 2. 多學(xué)科交叉 MOOC課程通常涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，學(xué)習(xí)者可以根據(jù)興趣選擇不同領(lǐng)域的課程，滿足個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。 3. 資源豐富 MOOC平臺(tái)提供了高質(zhì)量的課程資源，包括視頻、音頻、文字材料、討論區(qū)等，用戶可以靈活選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容。 4. 可重復(fù)學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)者可以方便地回看課程內(nèi)容，重復(fù)學(xué)習(xí)或鞏固已掌握的知識(shí)。 5. 個(gè)性化學(xué)習(xí) MOOC平臺(tái)通常支持自定義學(xué)習(xí)路徑，用戶可以根據(jù)自身需求選擇學(xué)習(xí)順序和節(jié)奏。 6. 隨時(shí)隨地學(xué)習(xí) 無需固定時(shí)間或地點(diǎn)，用戶可以通過移動(dòng)設(shè)備隨時(shí)訪問課程，極大地方便了學(xué)習(xí)者。 7. 學(xué)習(xí)形式多樣 MOOC平臺(tái)涵蓋課程、視頻、測驗(yàn)等多種學(xué)習(xí)形式，滿足不同學(xué)習(xí)者的需求。 8. 互動(dòng)性強(qiáng) 課程通常包含討論區(qū)、測驗(yàn)和作業(yè)，促進(jìn)了學(xué)習(xí)者之間的互動(dòng)和知識(shí)分享。 9. 社區(qū)氛圍濃厚 MOOC平臺(tái) often fostered a strong sense of community among learners, allowing them to connect and collaborate. 10. 多樣化資源 平臺(tái)提供了來自不同大學(xué)和機(jī)構(gòu)的優(yōu)質(zhì)課程資源，內(nèi)容豐富且專業(yè)性強(qiáng)。 11. 技術(shù)支持 MOOC平臺(tái)通常具備完善的技術(shù)支持，如客服、技術(shù)支持和學(xué)習(xí)工具，幫助用戶解決學(xué)習(xí)過程中遇到的問題。 12. 靈活的收費(fèi)模式 許多MOOC平臺(tái)提供免費(fèi)學(xué)習(xí)選項(xiàng)，同時(shí)也為付費(fèi)學(xué)習(xí)者提供更深入的學(xué)習(xí)資源和個(gè)性化服務(wù)。 總之，MOOC平臺(tái)以其開放性、靈活性和豐富性，重新定義了在線教育，為學(xué)習(xí)者提供了前所未有的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。
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